นวัตกรรมวิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าอัตโนมัติเต็มรูปแบบในศตวรรษที่ 21 (Innovations in robotics and automation systems in fully automated warehouses in the 21st century)

Main Article Content

โกศล จิตวิรัตน์ (Kosol Jitvirat)
กันยาวีร์ เมฆีวราพันธ์ (Kanyavee Makeevaraphan)
กันธิชา เจริญไวยเจตน์ Kandhicha Charoenvaichat
ภครัช เพลิดพริ้ง (Phakharach Plirdpring)
ธนธร จงศิริฐิติศักดิ์ (Thanathon Chongsirithitisak)

Abstract

งานวิจัยเรื่องนี้ดำเนินการวิจัยด้วยการบูรณาการความสามารถของมนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์ ภายใต้กรอบ Human-in-the-loop เพื่อสร้างผลลัพธ์การวิจัยที่มีคุณภาพสูงและเป็นไปตามหลักจริยธรรม โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษานวัตกรรมวิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าอัตโนมัติเต็มรูปแบบในศตวรรษที่ 21 เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพที่ใช้วิธีการวิจัยร่วมกันหลากหลายวิธี ประกอบด้วย การวิเคราะห์เนื้อหาเว็บไซต์ การวิจัยกรณีศึกษา การสังเกตการณ์ภาคสนาม กลุ่มตัวอย่างเป็นเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง จำนวน 175 เว็บไซต์ และกรณีศึกษาบริษัทโซลูชันคลังสินค้าอัตโนมัติ จำนวน 15 กรณีศึกษา คัดเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง เครื่องมือวิจัย ประกอบด้วย แบบบันทึกข้อมูล ฐานข้อมูลเก็บรวบรวมข้อมูล และเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ มีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แล้วนำข้อมูลมาวิเคราะห์และตีความหมายร่วมกับวิธีการวิเคราะห์แบบอุปนัยผนวกกับการวิเคราะห์โดยการเปรียบเทียบเหตุการณ์ และตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลด้วยวิธีการตรวจสอบแบบสามเส้า ปรากฏข้อค้นพบเป็นไปในทิศทางเดียวกัน ผลการวิจัยพบว่า นวัตกรรมวิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าอัตโนมัติเต็มรูปแบบในศตวรรษที่ 21 กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานของอุตสาหกรรมคลังสินค้า 5 ด้าน ประกอบด้วย 1) การจัดการวัสดุอัตโนมัติ 2) หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ 3) ระบบจัดเก็บและเรียกข้อมูลอัตโนมัติ 4) รถนำทางอัตโนมัติ และ 5) หุ่นยนต์จัดเรียงพาเลท ผลการศึกษาที่ได้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้ประกอบการในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ ผู้ผลิต ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ และหน่วยงานภาครัฐที่ต้องการส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรม 4.0 ของประเทศ การนำนวัตกรรมเหล่านี้มาใช้จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน ปรับปรุงความปลอดภัย และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง ผู้กำหนดนโยบายสามารถใช้ผลลัพธ์เหล่านี้ในการพัฒนากฎระเบียบและมาตรฐาน ในขณะที่นักการศึกษาสามารถบูรณาการข้อมูลเชิงลึกเข้ากับการฝึกอบรม เพื่อยกระดับทักษะของกำลังคน สำหรับการจัดการคลังสินค้าอัตโนมัติในอนาคต


This research was conducted by integrating human abilities with artificial intelligence under the Human-in-the-loop framework to produce high-quality research outcomes that adhere to ethical principles. The objective is to study innovations in robotics and automation systems in fully automated warehouses in the 21st century. It is a qualitative research study that employs a variety of collaborative research methods, including content analysis of websites, case study research, and field observations. The sample group consisted of 175 websites related to the topic and 15 case studies from companies offering automated warehouse solutions, selected through purposive sampling. The research tools included a data recording forms, a database for data collection, and artificial intelligence tools. Big data analysis was conducted, followed by data interpretation using inductive analysis methods combined with event comparison analysis. The reliability of the data was verified using a triangulation method, and the findings were consistent in the same direction. The research findings indicate that innovations in robotics and automation systems in fully automated warehouses in the 21st century are transforming operations of the warehouse industry in five areas, which include: 1) Automated material handling, 2) Autonomous mobile robots, 3) Automated storage and retrieval systems, 4) Automated guided vehicles, and 5) Palletizing robots. The results of the study will be beneficial to operations in the logistics industry, manufacturers, software developers, and government agencies aiming to promote the development of Industry 4.0 in the country. The adoption of these innovations will help organizations improve efficiency, reduce costs, enhance safety, and optimize inventory management. Policymakers can use these findings to develop regulations and standards, while educators can integrate these insights into training programs to enhance the skills of the workforce for managing future automated warehouses.

Article Details

Section
บทความวิจัย (Research Articles)

References

Ajayi, M. O., & Laseinde, O. T. (2023). A review of supply chain 4IR management strategy for appraising the manufacturing industry’s potentials and shortfalls in the 21st century. Procedia Computer Science, 217: 513-525.

Bakken, S. (2023). AI in health: Keeping the human in the loop. Journal of the American Medical Informatics Association, 30(7): 1225-1226.

Balaska, V., Folinas, D., Konstantinidis, F. K., & Gasteratos, A. (2022). Smart Counting of Unboxed Stocks in the Warehouse 4.0 Ecosystem. Paper presented at 2022 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST). Kaohsiung, Taiwan. June 21-23. [Online]. Retrieved January 6, 2023 from https://doi.org/10.1109/IST55454.2022.9827758

Bianchi, C., Langner, M. R., Mishra, V., & Torcellini, P. (2023). Accelerating the Adoption of Energy Efficiency and Renewables in Warehouses and Distribution Centers. [Online]. Retrieved March 16, 2023 from https://doi.org/10.2172/1909580

Cavone, G., Stella, S., Scarabaggio, P., Carli, R., Lisi, S., Garavelli, A. C., & Dotoli, M. (2023). A Colored Petri Net Tool for the Design of Robotic Palletizing Cells. Paper presented at 2023 9th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). Rome, Italy. July 3-6. [Online]. Retrieved June 6, 2023 from https://doi.org/10.1109/CoDIT58514.2023.10284186

Ceschia, S., Gansterer, M., Mancini, S., & Meneghetti, A. (2023). The on-demand warehousing problem. International Journal of Production Research, 61(10): 3152-3170.

Chauhan, A., Brouwer, B., & Westra, E. (2022). Robotics for a quality-driven post-harvest supply chain. Current Robotics Reports, 3(2): 39-48.

Damayanti, D. D., Novitasari, N., Setyawan, E. B., & Muttaqin, P. S. (2022). Intelligent warehouse picking improvement model for e-logistics warehouse using single picker routing problem and wave picking. International Journal on Informatics Visualization, 6(2): 418-426.

Dewi, I. K., & Shofa, R. N. (2023). Development of warehouse management system to manage warehouse operations. Journal of Applied Information Systems and Informatics, 1(1): 15-23.

Ferrari, A., Zenezini, G., Rafele, C., & Carlin, A. (2022). A roadmap towards an automated warehouse digital twin: Current implementations and future developments. IFAC-PapersOnLine, 55(10): 1899-1905.

Global House. (n.d.). Examples of Automated Ware-houses in Thailand (ตัวอย่างคลังสินค้าอัตโนมัติในประเทศไทย) [Photograph]. [Online]. Retrieved December 5, 2024 from https://images.app.goo.gl/fjHaZpTYrDC85SRf9

Jacob, F., Grosse, E. H., Morana, S., & König, C. J. (2023). Picking with a robot colleague: A systematic literature review and evaluation of technology acceptance in human–robot collaborative warehouses. Computers & Industrial Engineering, 180: 109262.

Jitvirat, Kosol. (2018). Adaptation model of business organizations from the digital disruption impact in the 21st century (โมเดลการปรับตัวขององค์การธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากการทำลายล้างของเทคโนโลยีดิจิทัลในศตวรรษที่ 21). Journal of the Association of Researchers, 23(2): 74-88.

Jitvirat, Kosol. (2024). The Secret to Using ChatGPT to Write Research Articles (ความลับในการใช้ ChatGPT เพื่อเขียนบทความวิจัย). Nonthaburi: Rajamangala University of Technology Suvarnabhumi.

Karpova, N. P. (2022). Modern Warehouse Management Systems. In S. I. Ashmarina, & V. V. Mantulenko (Eds.), Digital Technologies in the New Socio-Economic Reality, (pp. 261-267). Cham: Springer. [Online]. Retrieved January 6, 2023 from https://doi.org/10.1007/978-3-030-83175-2_34

Karunamurthy, A., Kiruthivasan, R., & Gauthamkrishna, S. (2023). Human-in-the-loop intelligence: Advancing AI-centric cybersecurity for the future. Quing: International Journal of Multidisciplinary Scientific Research and Development, 2(3): 20-43.

Khan, M. G., Huda, N. U., & Zaman, U. K. U. (2022). Smart warehouse management system: Architecture, real-time implementation and prototype design. Machines, 10(2): 150.

Ko, D., & Han, J. (2022). A rollout heuristic algorithm for order sequencing in robotic compact storage and retrieval systems. Expert Systems with Applications, 203: 117396.

Lee, H., Hong, J., & Jeong, J. (2022). MARL-based dual reward model on segmented actions for multiple mobile robots in automated warehouse environment. Applied Sciences, 12(9): 4703.

Li, C., Zhang, L., & Zhang, L. (2022). A route and speed optimization model to find conflict-free routes for automated guided vehicles in large warehouses based on quick response code technology. Advanced Engineering Informatics, 52: 101604.

Luo, L., Zhao, N., Zhu, Y., & Sun, Y. (2023). A* guiding DQN algorithm for automated guided vehicle pathfinding problem of robotic mobile fulfillment systems. Computers & Industrial Engineering, 178: 109112.

Maheshwari, P., Kamble, S., Kumar, S., Belhadi, A., & Gupta, S. (2024). Digital twin-based warehouse management system: A theoretical toolbox for future research and applications. The International Journal of Logistics Management, 35(4): 1073-1106.

McNulty, D., Hennessy, A., Li, M., Armstrong, E., & Ryan, K. M. (2022). A review of Li-ion batteries for autonomous mobile robots: Perspectives and outlook for the future. Journal of Power Sources, 545: 231943.

Mor, R. S., Kumar, D., Singh, A., & Neethu, K. (2022). Robotics and Automation for Agri-Food 4.0: Innovation and Challenges. In R. S. Mor, D. Kumar, & A. Singh (Eds.), Agri-Food 4.0 (Advanced Series in Management, Vol. 27), (pp. 189-199). Leeds: Emerald Publishing. [Online]. Retrieved January 14, 2023 from https://doi.org/10.1108/S1877-636120220000027013

Mosqueira-Rey, E., Hernández-Pereira, E., Alonso-Ríos, D., Bobes-Bascarán, J., & Fernández-Leal, Á. (2023). Human-in-the-loop machine learning: A state of the art. Artificial Intelligence Review, 56(4): 3005-3054.

Nguyen-Vinh, K., Dewasurendra, H., Gonapaladeniya, S., Sarbahi, U., & Le, N. (2022). Stack Algorithm Implementation in Robot-Based Mixed Case Palletizing System. Paper presented at 2022 4th International Conference on Electrical, Control and Instrumentation Engineering (ICECIE). Kuala Lumpur, Malaysia. November 26. [Online]. Retrieved January 14, 2023 from https://doi.org/10.1109/ICECIE55199.2022.10000343

Onal, S., Zhu, W., & Das, S. (2023). Order picking heuristics for online order fulfillment warehouses with explosive storage. International Journal of Production Economics, 256: 108747.

Pasparakis, A., de Vries, J., & de Koster, R. (2023). Assessing the impact of human–robot collaborative order picking systems on warehouse workers. International Journal of Production Research, 61(22): 7776-7790.

Patel, A. D., & Chowdhury, A. R. (2022). Vision-Based Object Classification Using Deep Learning for Mixed Palletizing Operation in an Automated Warehouse Environment. In H. K. Dave, U. S. Dixit, & D. Nedelcu (Eds.), Recent Advances in Manufacturing Processes and Systems, (pp. 991-1011). Singapore: Springer. [Online]. Retrieved January 24, 2023 from https://doi.org/10.1007/978-981-16-7787-8_79

Perotti, S., & Colicchia, C. (2023). Greening warehouses through energy efficiency and environmental impact reduction: A conceptual framework based on a systematic literature review. The International Journal of Logistics Management, 34(7): 199-234.

Ruthramathi, R., Sivakumar, V., & Saranya, P. (2022). Digital technology assessment of logistics and supply chain efficiency–Tamilnadu. Journal of Management & Entrepreneurship, 16(1): 22-30.

Sharma, N., & Cupek, R. (2023). Real-time control and optimization of internal logistics systems with collaborative robots. Procedia Computer Science, 225: 248-258.

Sharma, R., Saxena, K., Sindhwan, N., & Agarwal, R. (2022). Secure Food Warehouse Architecture and Automation for Safety of Foods Using of Robots. Paper presented at 2022 10th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO). Noida, India. October 13-14. [Online]. Retrieved January 21, 2023 from https://doi.org/10.1109/ICRITO56286.2022.9964899

Suchitra, M., Bharath, G. M., Vinay, B. K., Panchami, S. V., & Prasad, H. P. N. (2023). Smart warehouse management system. Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology, 44(5): 2739-2749.

Turhanlar, E. E., Ekren, B. Y., & Lerher, T. (2024). Autonomous mobile robot travel under deadlock and collision prevention algorithms by agent-based modelling in warehouses. International Journal of Logistics: Research and Applications, 27(8): 1322-1341.

Wu, X., Xiao, L., Sun, Y., Zhang, J., Ma, T., & He, L. (2022). A survey of human-in-the-loop for machine learning. Future Generation Computer Systems, 135: 364-381.

Yildirim, A., Reefke, H., & Aktas, E. (2023). Mobile Robot Automation in Warehouses: A Framework for Decision Making and Integration. Cham: Palgrave Macmillan.

Zhang, Z., Chen, J., & Guo, Q. (2023). Application of automated guided vehicles in smart automated warehouse systems: A survey. Computer Modeling in Engineering & Sciences, 134(3): 1529-1563.